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CN111561771A - 一种空调温度智能调节方法 - Google Patents

一种空调温度智能调节方法 Download PDF

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CN111561771A
CN111561771A CN202010550490.8A CN202010550490A CN111561771A CN 111561771 A CN111561771 A CN 111561771A CN 202010550490 A CN202010550490 A CN 202010550490A CN 111561771 A CN111561771 A CN 111561771A
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CN
China
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air conditioner
temperature
human body
thermal imaging
user
Prior art date
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Pending
Application number
CN202010550490.8A
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English (en)
Inventor
阳涛
王四宝
林杰
易力力
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing University
Original Assignee
Chongqing University
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Publication date
Application filed by Chongqing University filed Critical Chongqing University
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F24F11/46—Improving electric energy efficiency or saving

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
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  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
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  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

本发明公开了一种空调温度智能调节方法，本发明通过自动获取人体温度状态、环境参数和空调工作温度，利用深度学习算法构建用户个人的数据库，可实现实时智能控制空调温度，给用户带来极佳的体验感受；基于大量不同用户的数据库，可分析不同人群对空调工作方案偏好的规律，形成具有普适性的智能温度调节方案，从而扩展适用到没有用过本发明的用户；通过实时调整空调工作温度，可在保证用户体验的情况下最大程度地节约电能。

Description

一种空调温度智能调节方法
技术领域
本发明涉及空调技术领域，特别涉及一种空调温度智能调节方法。
背景技术
目前市场上的空调温度一般只能设置固定的某个值或定时时长，无法针对用户的个体差异、个人偏好，做出更加智能化的温度调节。用户从户外回到室内时，由于感觉比较热，此时对人体最适宜舒适的温度值较低，一段时间后，这种温度会让人感觉偏冷，此时又需要手动调节设置空调温度，操作繁琐。在夜间睡眠期间，人体体温会降低，空调始终以同一温度工作会在用户体温降低后带来不良的体验效果，同时还浪费了电能。
因此，为了提升用户体验，减少用户的操作步骤，节约电能，提出一套温度智能控制方案。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种空调温度智能调节方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种空调温度智能调节方法，包括以下步骤：
实时获取人体的热成像图和环境参数以及用户在所述环境参数下设置的空调温度，所述环境参数包括：环境温度、环境相对湿度、当前时刻；
利用图像识别技术，将热成像图中的人体部分从室内背景中分离出来；对分离室内背景后的人体热成像图采用VGG卷积神经网络进行深度学习，识别人体热成像图中的人体温度状态，形成用户的热成像图特征库；
基于所述热成像图特征库和所述环境参数构建用户数据库；
基于所述用户数据库，采用循环神经网络进行深度学习，形成针对用户个人的温度偏好控制方案，从而得出在给定的环境参数以及人体体温状况下空调的最佳工作温度。
进一步，通过热像仪获取人体热成像图。
进一步，对大量用户的用户数据库进行收集、整合，通过分类算法进行深度学习，分析不同人群对空调工作温度偏好的规律，形成针对不同人群的具有普适性的智能温度调节方案。
进一步，所述对所述热成像图进行分离室内背景分为两个阶段：首先增强热成像照片的边界划分，其次是利用随机权重粒子群和K-均值聚类的图像分割技术自动地分割热成像图片；通过这两个阶段，热成像图片中的人体就能从室内背景中分离出来。
进一步，所述分类算法为KNN算法。
由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的有益效果：
本发明通过自动获取人体温度状态信息、环境参数和空调温度，利用深度学习算法构建适合不同用户偏好的温控方案，可实现实时智能控制空调温度，给用户带来极佳的体验感受；
基于大量不同用户的数据库，可分析不同人群对空调工作方案偏好的规律，形成具有普适性的智能温度调节方案，从而扩展适用到没有用过本发明的用户；
通过实时调整空调工作温度，可在保证用户体验的情况下最大程度地节约电能；
红外技术具有图像直观、安全可靠、不接触测温、不受电磁干扰、探测距离远等优点。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究，对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
本发明的附图说明如下。
图1为本发明的拓扑图；图2为本发明工作场景示意图；图3为本发明工作过程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
实施例1
如图所示，1代表用户；2代表空调；3代表空调与控制系统箱之间的接线；4代表红外热像仪；5代表控制系统箱，用于收集数据、进行深度学习并控制空调工作状态；6代表采集环境温度、湿度的仪器箱，其位置应当适当选取，这里位置取得与用户身高相近，距离稍远离空调，减少由于空调制冷/热引起的室内温度分布不均对采集的数据的准确性的影响；7代表连接温度湿度仪器箱与控制系统箱的接线。
本实施例的具体方案如下：
通过仪器箱6实时获取环境温度、环境相对湿度，然后通过接线将环境温度和环境相对湿度参数传递至控制系统箱5；
通过热像仪4获取人体的热成像图，然后将热成像图通过接线传递至控制系统箱5；
空调工作温度通过接线3传达给控制系统箱体5，控制系统箱5自带时刻记录系统。
控制箱体5通过深度学习形成用户个人的智能温度控制方案，具体过程如下：
热成像照片的图像处理一共分为两个阶段，首先是增强热成像照片的边界划分，其次是利用随机权重粒子群和K-均值聚类的图像分割技术自动地分割热成像图片。通过这两个阶段，热成像图片中的人体就能从室内背景中分离出来。在本实施例提出的空调温度智能控制方案中，光学照片的图像语义分割采用VGG卷积神经网络。
利用深度学习VGG卷积神经网络对图像进行处理之后，就会形成基于用户个人的热图像特征库，通过训练完成的热图像特征库对获取到的人体热图像进行特征匹配识别，就可以得到人体当前的温度状态。
基于所述热成像图特征库和环境参数构建用户数据库；
基于所述用户数据库，通过循环神经网络进行深度学习，形成针对用户个人的温度偏好控制方案，从而得出在给定的环境参数以及人体体温状况下空调的最佳工作温度。
对大量用户的用户数据库进行收集、整合，通过分类算法进行深度学习，分析不同人群对空调工作温度偏好的规律，形成具有普适性的智能温度调节方案。本实施例选用KNN算法进行深度学习，获得不同人群对空调工作温度偏好的规律。
在形成针对用户个人的智能温度调节方案之后：
红外热像仪采集到用户的热成像图之后，传输给下方的控制系统箱体进行处理，控制系统根据处理好的热成像图形信息、温度湿度箱传来的环境温度湿度信息、当前时刻，生成此时空调的最佳工作温度信息，传达给空调执行。
本发明之所以要获取热成像图，并不仅仅是为了获得人体的体温，而是为了全面掌握人体的温度状态——即人体的热量分布规律。在不同的身体状态下，相同体温的人会拥有不同过的热量分布。例如，人体剧烈运动和发烧，体温都会升高，这两种情况人体的体温有可能完全相同，但人体的感觉是截然不同的，发烧会感觉到冷，但运动完是会感觉到热。而人体的热成像图在发烧和运动后两种情况下不会一样，因此要通过算法，识别图片，得到人体与外界环境的热交换信息，以及整个人体的热量分布状况，从而能够判断此时人体的“热状态”。
只有识别辨认出这种热成像状态的不同，才能精准的分析出人体当前所处的状态，从而使空调工作在一个最佳的温度，给用户带来舒适的体验
此外，随着智能家居的不断发展，用户对家居产品的智能化要求也越来越高，在本方案中通过人体热像图以及深度学习算法所获取的人体温度状态信息，在构建整套智能家居系统亦可发挥作用，为其他需要此信息的智能设备提供信息来源，成为整个智能家居系统中的重要一环。
因此，本方案的部分环节，亦可成为完整智能家居系统的重要一环。且随着现在5G技术的不断普及，计算机视觉技术跟5G的结合，会使得计算机视觉在边缘的智能越发强大，通过端云的结合，即前端的智能和后端云端的智能相结合，使得本方案最终形成具有普适性的智能温度调节方案的方式更加简单、多样，成为一种新发展趋势。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的保护范围当中。

Claims (5)

1.一种空调温度智能调节方法，其特征在于：
实时获取人体的热成像图和环境参数以及用户在所述环境参数下设置的空调温度，所述环境参数包括：环境温度、环境相对湿度、当前时刻；
利用图像识别技术，将热成像图中的人体部分从室内背景中分离出来；对分离室内背景后的人体热成像图采用VGG卷积神经网络进行深度学习，识别人体热成像图中的人体温度状态，形成用户的热成像图特征库；
基于所述热成像图特征库和所述环境参数构建用户数据库；
基于所述用户数据库，采用循环神经网络进行深度学习，形成针对用户个人的温度偏好控制方案，从而得出在给定的环境参数以及人体体温状况下空调的最佳工作温度。
2.根据权利要求1所述的一种空调温度智能调节方法，其特征在于：通过热像仪获取人体热成像图。
3.根据权利要求1所述的一种空调温度智能调节方法，其特征在于：对大量用户的用户数据库进行收集、整合，通过分类算法进行深度学习，分析不同人群对空调工作温度偏好的规律，形成针对不同人群的具有普适性的智能温度调节方案。
4.根据权利要求1所述的一种空调温度智能调节方法，其特征在于：所述对所述热成像图进行分离室内背景分为两个阶段：首先增强热成像照片的边界划分，其次是利用随机权重粒子群和K-均值聚类的图像分割技术自动地分割热成像图片；通过这两个阶段，热成像图片中的人体就能从室内背景中分离出来。
5.根据权利要求3所述的一种空调温度智能调节方法，其特征在于：所述分类算法为KNN算法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114110963A (zh) * 2021-11-11 2022-03-01 珠海格力电器股份有限公司 一种具有智能调节功能的空调器及控制方法
CN115930384A (zh) * 2023-03-13 2023-04-07 中国海洋大学 利用强化学习和热成像的智能空调控制设备和控制方法
CN117053378A (zh) * 2023-05-18 2023-11-14 苏州科技大学 一种基于用户画像的暖通空调智能调控方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103954016A (zh) * 2014-05-21 2014-07-30 珠海格力电器股份有限公司 空调的控制方法、控制装置及空调
CN105180380A (zh) * 2015-10-21 2015-12-23 珠海格力电器股份有限公司 一种智能空调系统
US20160116178A1 (en) * 2014-10-23 2016-04-28 Vivint, Inc. Real-time temperature management
CN107103609A (zh) * 2017-04-17 2017-08-29 上海电力学院 基于粒子群优化的Niblack电力设备红外图像分割方法
JP2018109458A (ja) * 2016-12-28 2018-07-12 パナソニック株式会社 空調システム用の制御装置、空調システム
CN109140665A (zh) * 2018-08-31 2019-01-04 珠海格力电器股份有限公司 控制空调的方法、装置和空调装置
CN109767437A (zh) * 2019-01-09 2019-05-17 电子科技大学 基于k均值动态多目标的红外热图像缺陷特征提取方法
CN110513835A (zh) * 2018-05-22 2019-11-29 珠海格力电器股份有限公司 提高空调舒适性的控制方法、装置及空调

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103954016A (zh) * 2014-05-21 2014-07-30 珠海格力电器股份有限公司 空调的控制方法、控制装置及空调
US20160116178A1 (en) * 2014-10-23 2016-04-28 Vivint, Inc. Real-time temperature management
CN105180380A (zh) * 2015-10-21 2015-12-23 珠海格力电器股份有限公司 一种智能空调系统
JP2018109458A (ja) * 2016-12-28 2018-07-12 パナソニック株式会社 空調システム用の制御装置、空調システム
CN107103609A (zh) * 2017-04-17 2017-08-29 上海电力学院 基于粒子群优化的Niblack电力设备红外图像分割方法
CN110513835A (zh) * 2018-05-22 2019-11-29 珠海格力电器股份有限公司 提高空调舒适性的控制方法、装置及空调
CN109140665A (zh) * 2018-08-31 2019-01-04 珠海格力电器股份有限公司 控制空调的方法、装置和空调装置
CN109767437A (zh) * 2019-01-09 2019-05-17 电子科技大学 基于k均值动态多目标的红外热图像缺陷特征提取方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张金玉等: "《红外热波检测及其图像序列处理技术》", 30 June 2015 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114110963A (zh) * 2021-11-11 2022-03-01 珠海格力电器股份有限公司 一种具有智能调节功能的空调器及控制方法
CN115930384A (zh) * 2023-03-13 2023-04-07 中国海洋大学 利用强化学习和热成像的智能空调控制设备和控制方法
CN117053378A (zh) * 2023-05-18 2023-11-14 苏州科技大学 一种基于用户画像的暖通空调智能调控方法

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